Fugu-MT 論文翻訳(概要): Valid and Expressive Copulas for Irregular Multivariate Time Series

論文の概要: Valid and Expressive Copulas for Irregular Multivariate Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23632v1
Date: Fri, 22 May 2026 13:46:53 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.371269
Title: Valid and Expressive Copulas for Irregular Multivariate Time Series
Title（参考訳）: 不規則な多変量時系列に対する妥当性と表現的コプラ
Authors: Christian Klötergens, Tom Hanika, Lars Schmidt-Thieme, Vijaya Krishna Yalavarthi,
Abstract要約: 我々は不規則な多変量時系列の確率予測のためのコプラモデルであるCopFITiを紹介する。実験の結果,関節から縁部を分離するコプラに基づくアプローチは,関節全体に直接適合するアーキテクチャよりも縁部モデルの方が優れていることがわかった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.642976236410831
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce CopFITi, a copula model for probabilistic forecasting of irregular multivariate time series (IMTS). Our model combines the expressivity of normalizing flows for univariate marginals with the consistency and flexibility of a Gaussian Mixture Copula for the joint dependency structure. Our experiments show that copula-based approaches, which decouple the marginals from the joint, yield better marginal models than architectures that directly fit the full joint. With CopFITi, we propose the first IMTS copula that is marginalization-consistent by construction and establish a new state of the art in joint IMTS density modeling.
Abstract（参考訳）: 本稿では,不規則な多変量時系列(IMTS)の確率予測のためのコプラモデルであるCopFITiを紹介する。本モデルでは,一変量境界に対する正規化フローの表現性と,結合依存構造に対するガウス混合コピュラの整合性と柔軟性を結合する。実験の結果,関節から縁部を分離するコプラに基づくアプローチは,関節全体に直接適合するアーキテクチャよりも縁部モデルの方が優れていることがわかった。 CopFITiを用いたIMTSコプラの試作と,共同IMTS密度モデリングにおける新しい最先端技術の構築について述べる。

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